利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型
我国2019年31个行政区交通事故总量空间分析
科学技术创新经查询2019年我国国家统计局官网,我国2019年31个省、直辖市和自治区交通事故总数为247646起,其中最多的省份是湖北高达23168起,最低的省份是西藏,共468起。
为了对总体情况进行更好了解,我们利用G eoda 空间统计分析软件来进行空间探索和分析。
1交通事故总量的箱形图分析在G eoda 空间统计分析软件中,箱形图是一种特殊的四分位数地图,是在四分位地图基础上,再加上两个异常值,这种地图实际与“箱形”没任何联系,只是其构思是从箱线图演化而成,故称箱形图,它尤其强调具有异常值的地域单位。
所谓异常值是指那些大于Q 3+1.5d ,或小于Q 1-1.5d ,其中d=Q 3-Q 1,称为四分位距,异常值又可以分为极端和温和两种:那些大于Q 3+3d ,或小于Q 1-3d 的异常值称为极端异常值,而那些小于或等于Q 3+3d ,或大于或等于Q 1-3d 的异常值称为温和异常值。
在G eoda 中很容易做出箱形图,这里取温和异常值,见图1。
从图1可以看出,有一个高的温和异常值,这是湖北省,没有低温和异常值;交通事故低的省份(即小于Q 1)集中在西藏、宁夏、甘肃、青海、湖南、海南、北京、上海等8个地区;Q 1和Q 2之间的省份有新疆、内蒙古、东三省、重庆及河等7个地区;Q 2和Q 3之间的省份有云南、山西、陕西、四川、天津、浙江、江苏、江西等8个地区;大于Q 3的省份有贵州、广西、广东、河南、山东、安徽和福建等7个地区。
交通事故总量表现出的聚集性非常明显。
在G eoda 空间统计分析软件中,很容易进行空间聚类,图2是聚为四类时的聚类图,从聚类图中可以看出这四类基本都是地理位置靠近且成片在一起的,这里的聚类图与线形图略有出入,地理位置特征更加明显。
2空间聚集性全局自相关莫兰指数分析莫兰1950年提出了全局自相关莫兰指数I ,它是最早应用于检验空间关联性和集聚问题的指标,反映了整个研究区域内,各个地域单元与邻近地域单元之间的相似性,其计算公式为:式中,x=1nni =1移x i,x i为地区i 的观测值,n 为地区数,W =(w i j )为空间权重矩阵。
我国人口出生性别比的空间和分层效应分析
我国人口出生性别比的空间和分层效应分析毛雅瑛;王淑镓;章茜茜;蔡风景【摘要】利用2010年第六次全国人口普查县级单位数据,对人口出生性别比影响因素进行定量分析.实证结果表明,我国人口出生性别比存在比较明显的空间自相关性和分层效应,在剔除空间自相关影响的条件下,分层效应消失.空间误差回归模型计量结果表明,女性离婚率、人口出生率、三代及以上家庭户比例和男女教育程度比例,对我国人口出生性别比均存在显著的影响.【期刊名称】《温州职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(015)003【总页数】4页(P36-39)【关键词】人口出生性别比;空间自相关;分层效应【作者】毛雅瑛;王淑镓;章茜茜;蔡风景【作者单位】温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035;温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035;温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035;温州大学数学与信息科学学院,浙江温州 325035【正文语种】中文【中图分类】C924.21DOI：10.13669/ki.33-1276/z.2015.055人口出生性别比是反映一定时期内出生人口男女比例的人口指标，正常范围为103~107［1］。
自20世纪80年代始，我国人口出生性别比开始高出正常值范围并持续攀升，在2008年甚至达到120.56的最高值［2］。
2010年第六次全国人口普查数据表明，我国人口出生性别比下降为118.06，虽略有下降，但整体水平仍然偏高，少数省份甚至接近130［3］。
目前，我国仍是世界上人口出生性别比结构最失衡的国家，面临的形势依然严峻，也成为当前人口治理的主要难题之一。
尽管研究中国人口出生性别比的文献较多，但大多基于定性讨论人口出生性别比偏高的影响因素，很少使用高级计量模型探究背后深层次的规律。
近年来，部分学者使用基于GIS的空间统计方法分析我国人口出生性别比及影响因素［4-6］，取得了一定的成效。
空间统计学考虑到事物发展的空间依赖性，并借助于地理信息技术增强了可视化效果，大大革新了原有经典统计。
现代地理学中的数学方法 (9)
果d等于所研究空间任意两点间的最大距离，则全域
和局域两个模型将相等，反之则相反。 若 趋于无穷大，任意两点的权重将趋于1，则 被估计的参数变成一致时，GWR就等于以OLS估计 的经典线性回归；反之，当带宽变得很小时，参数 估计将更加依赖于邻近的观测值。
三、应用实例：研发与创新的空间计量模型
为检验研发与创新的空间效应，建立双对数线性的 知识生产函数模型如下：
型最好。
二、地理加权回归模型
当用横截面数据建立计量经济模型时，由于这种 数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性，
使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可
能是不同的。 假定区域之间的经济行为在空间上具有异质性的 差异可能更加符合现实，空间变系数回归模型中的地 理加权回归模型（GWR）是一种解决这种问题的有 效方法。
ˆ ˆ ˆ ，极大对数似然函数 ， ˆ 0 L
2 2 ˆ ˆX ˆ ˆ ˆWy ˆ ˆ LogL n / 2ln2 n / 2ln ln I W 1 / 2 y Wy X y
如果SLM模型设定正确，那么解释变量在重复抽样过程
5.274 2
4.606 2 3.555 6 3.687 0 2.669 1 4.076 3 3.675 1 3.464 4 4.529 7 4.117 3 3.760 8 3.481 5
40.245 4
39.411 0 39.331 9 37.633 9 45.371 4 41.098 4 43.579 1 48.486 9 31.271 9 34.583 4 29.165 1 32.013 0
模型实证分析所用的数据样本，包括了中国大陆
空间统计软件Geoda简介
空间统计软件Geoda简介
GeoDa是一个设计实现栅格数据探求性空间数据分析（ESDA）的软件工具集合体的最新成果。
它向用户提供一个友好的和图示的界面用以描述空间数据分析，比如自相关性统计和异常值指示等。
Geoda完整版中文操作手册和Geoda软件，请见下面的分享链接
/OckRTfc6VJ8Ftt 访问密码 0274
GeoDa的设计包含一个由地图和统计图表相联合的相互作用的环境，使用强大的连接窗口技术。
GeoDa 能在任何风格的微软公司的操作系统下运行（Win95，98，2000，NT，Me，andXp）。
Geoda软件适用于区域经济学、法学、政治学等社会学科，以及医学、地理学、植物学、土壤学、地质学、水文学和气候学等领域。
简短操作步骤学习：
1.打开地图文件
2.打开数据窗口，选择edit-select variable
3.制图
点击Map---
选择相应的变量
设置分成的级别数目
4.制作空间权重矩阵点击菜单中的权重图标
选择输入和输出文件
选择权重的确定方式
5.制作散点图，计算莫兰指数
做出散点图，右键可以保存。
6.局部莫兰指数，制作空间集聚图，选择相应的图形
7.做出空间地图
点击右键，选择保存结果
8.拟合曲线
9.回归分析
10.空间滞后模型
11.空间误差模型。
第五讲空间计量经济学基本模型的Geoda估计
➢确立最优模型（难点）
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型，展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验，则确定该模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过，一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4，直至确定合适的模型。
练习
问题：
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因素 分析
Run OLS
➢ 选择标准及步骤
✓ 1、做一次OLS估计 ✓ 2、对比LM统计量，LM-Lag和LM-Error ✓ 3、若均不显著，则无需进行空间计量分析 ✓ 4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量对应的
空间计量模型 ✓ 5、若均显著，再对比Robust LM-Lag和Robust LM-
Error ✓ 6、选择显著（相对显著）的统计量对应的空间计量
数据文件：
◦ china.shp
论文提纲
◦ 全局MoranI检验 ◦ 局部Moran I检验 ◦ 回归分析 ◦ 运用三类不同的w分别做出结果，选最好的
新变量
首先生成空间权重矩阵W 在.dbf文件中增加新变量wx 运用菜单工具table-variable calculation-spacial lag
工具计算。
二、基本模型的GeoDa估计
➢权重矩阵对GeoDa能力的约束
模型结果的诊断slmsem?蓝色线条以上异方差诊断原假设为无异方差?蓝色线条以下空间相关性诊断原假设为不估计?2对比lm统计量lmlag和lmerror?3若均不显著则无需进行空间计量分析?4若只有一个显著则设定为与显著统计量对应的空间计量模型?5若均显著再对比robustlmlag和robustlmerror?6选择显著相对显著的统计量对应档分享?确立最优模型难点?1确定olsslmsem模型?2对确定后的模型展开诊断检验?3如果各项诊断均通过检验则确定该模型为最优模型?4如果有诊断未通过一般通过调整w调整解释变量重新回归
geoda例子及其关键操作技巧
如何制作shp格式文件，并利用Geoda软件进行空间面板数据分析——有详细的步骤以最新空间计量软件OpenGoeda为例，其实，对于空间面板数据发分析与地图的显示是两会儿事，空间分析可以简单的分为两块：第一是：空间统计分析，即空间数据的探索性分析，一般用到地图，主要是为了直观显示其属性值的空间分布情况，另外就是全局空间自相关分析（全局Morans'I系数）和局部空间自相关分析（LISA）及Morans散点图（HH，HL，LH，LL）；第二是：空间计量分析，主要包括：空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），使用的前提是，自变量和因变量都存在空间自相关性，因此导致经典的计量模型估计有偏或失效，因此自然而然将空间因素考虑到模型中进行分析，空间因素的引进涉及最核心的表达空间的权重矩阵。
这是空间计量模型和软件解决的基本问题。
在此基础上说一下，如何利用OpenGoeda分有相应的shape格式地图和没有的情况下如何进行空间面板数据的回归分析。
首先、是有相应地图的shape格式文件，如何进分析，涉及研究区域的地图的制作；地图和属性数据的链接等。
具体如下：首先可以借助Mapinfo和Arcgis 软件制作shape格式的地图文件，并设置ID唯一代码，接着制作属性值文件，其格式为dbf，然后，将上述制作完成的shape格式文件和dbf格式属性值通过OpenGoda软件的Table菜单下的Merge TableDate进行合并，形成一个完整的包含分析需要的所有属性值的shape格式文件。
这样我们所有准备工作完成了，接下来就可以进行各种各样的分析了。
其次、无法获取地图的shape文件，或者你主要进行的空间回归分析，那么此时你完全不用费心思去制作地图，这时候仅需要你生成一个空间权重矩阵，具体做法是：1、生成一个OpenGoeda能识别的shape格式文件（直接用txt做就ok 了，还可以通过dbf格式做，也比较容易）步骤，tools/shape/Point from ASCII(txt)，2、建立dbf格式的属性数文件，3、利用软件里的Merge TableDate将1步建的shape文件数据表和2步建的dbf格式数据进行合并，并保存，保存后的文件我们命名为“sample”，3，则可以用sample.shp格式文件进行空间面板数据分析了。
空间误差模型和空间滞后模型
空间误差模型和空间滞后模型
空间误差模型是指在空间统计分析中，考虑地理空间上的邻域关系，从而将自变量和因变量的空间作用一并纳入模型的一种分析方法。
空间误差模型广泛应用于环境、地理和经济学等领域的研究中，常用于解释空间数据的变异性和预测未来的空间分布。
空间误差模型的步骤包括：1）描述数据的空间属性；2）建立空间权重矩阵以考虑空间邻域；3）确定合适的空间误差模型，包括空间自回归（SAR）模型、空间滑动平均（SAM）模型、空间自回归时移（SARIMA）模型等；4）进行模型估计和检验，将拟合结果用于空间预测和空间自相关的检验。
在这些模型中，最常见的是空间自回归（SAR）模型，它是传统的线性回归模型在空间自相关性下的推广。
SAR模型假设自变量和因变量在空间上具有相关性，也就是空间上相邻区域之间存在相似性和影响关系，而传统的线性回归模型则假设自变量之间是独立的。
因此，在SAR模型中，需要引入权重矩阵，将相邻区域之间的关系考虑进去，从而得到更准确的估计结果。
空间滞后模型则是一种更高阶的空间自相关模型。
与空间自回归模型不同的是，空间滞后模型假设一个区域的因变量不仅由相邻区域的自变量所影响，还受到相邻区域的因变量的影响。
因此，空间滞后模型又被称作两阶空间自相关模型，与SAR模型相比，它能更好地解释数据的空间变异和预测未来的空间分布。
总之，空间误差模型和空间滞后模型在空间统计分析中有着重要的作用，能够提高数据的解释力和预测精度，为许多领域的研究提供了基础。
卫星导航系统误差模型分析
卫星导航系统误差模型分析卫星导航系统在现代社会中发挥着至关重要的作用，无论是日常出行导航、物流运输，还是航空航天、军事领域等，都离不开它的精准定位服务。
然而，卫星导航系统并非绝对精确，存在着各种误差。
对这些误差进行深入分析，并建立准确的误差模型，对于提高导航定位精度具有重要意义。
首先，我们来了解一下卫星导航系统的工作原理。
卫星导航系统通过测量卫星与用户接收机之间的距离，利用多颗卫星的信息来确定用户的位置。
这个过程中，信号从卫星发射到被接收机接收，会经历一系列的环节，每个环节都可能引入误差。
卫星钟差是其中的一个重要误差源。
卫星上的原子钟虽然精度很高，但与理想的标准时间仍存在一定偏差。
这种偏差会导致测量的信号传播时间不准确，从而影响定位结果。
为了减小卫星钟差的影响，地面控制站会对卫星钟进行监测和修正，并将修正参数发送给用户接收机。
星历误差也是不可忽视的。
星历是描述卫星位置和速度的参数。
由于卫星的实际运动受到多种因素的影响，如地球引力场的不均匀性、太阳和月球的引力作用等，导致预测的星历与实际情况存在差异。
电离层延迟是由于电磁波在穿过电离层时，传播速度会发生变化，从而导致信号传播时间的测量产生误差。
电离层的电子密度会随着时间、地理位置、太阳活动等因素而变化，使得电离层延迟具有较大的不确定性。
对流层延迟与电离层延迟类似，但它是由电磁波在对流层中的传播引起的。
对流层中的大气折射会导致信号传播路径弯曲和传播速度变化。
多路径效应是指接收机接收到的信号不仅有直接从卫星传播过来的，还有经过周围物体反射后到达的。
这些多路径信号的叠加会干扰测量结果，导致定位误差。
接收机的测量噪声也是误差的来源之一。
接收机内部的电子元件和电路会产生热噪声、量化噪声等，影响测量精度。
此外，还有地球自转、相对论效应等因素也会对卫星导航系统的测量结果产生影响。
为了建立准确的误差模型，需要对这些误差的特性进行深入研究。
通过大量的观测数据和理论分析，可以确定误差的统计规律和变化特征。
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利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型
步骤1计算空间权重矩阵
步骤2比较LMerror、robusterror LMlag robustlag的值，决定模型的类型。
步骤3利用模型得出结果。
1打开geoda
2打开shp文件file-new project from –shp注意英文路径
3打开结果如图所示
4计算权重文件tools-weights-creat
ID变量选择一个唯一值，一般选择ID。
1.rook：表示共边为邻接；
【与arcgis中的Polygoncontiguity(edges only)对应】2.queen：表示共边或共点为邻接；
【与arcgis中的Polygon contiguity(edgesand corners)对应】
基于距离（Distance）关系的空间权重
1.threshold：表示既定距离下的相关，一般软件有默认一个最小值，但可视实际情况调整（一般应大于最小值）；
【arcgis中的inverse distance/fixed distance 都要设置threshold距离】2.K-nearest：表示指定某个多边形周围的多边形个数（K=3,4,5,6...）。
【与arcgis中的K-nearest neighbors对应】
这里选择rook
创建完毕
5计算三种模型及诊断结果
Methods-regression -
选择因变量和自变量，勾选weights file，选择刚刚创建的权重文件。
Methods选择classic，勾选
点击run。
注意看报告。
PROB值越小表示通过R检验，表示精度较好。
Value
表示其值的大小。
首先比较LMlag和LMerror的大小，二者都比较显著，均可进行分析；若二者都不显著，则比较ROBUSTlag和robusterror，选择较大值的模型。
6选择恰当的模型进行分析
Methods-regression-,选取自变量和因变量，选择空间权重矩阵，选择模型spatial error or spatial lag，点击run即可。